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Tesis:

Técnicas de análisis, caracterización y detección de señales de voz en entornos acústicos adversos.

  • Autor: VARELA SERRANO, Óscar

  • Título: Técnicas de análisis, caracterización y detección de señales de voz en entornos acústicos adversos.

  • Fecha: 2012

  • Materia: Sin materia definida

  • Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS DE TELECOMUNICACION

  • Departamentos: INGENIERIA ELECTRONICA

  • Acceso electrónico: http://oa.upm.es/11101/

  • Director/a 1º: SAN SEGUNDO HERNANDEZ, Rubén
  • Director/a 2º: HERNANDEZ GOMEZ, Luís Alfonso

  • Resumen: Este trabajo de Tesis ha abordado el objetivo de dar robustez y mejorar la Detección de Actividad de Voz en entornos acústicos adversos con el fin de favorecer el comportamiento de muchas aplicaciones vocales, por ejemplo aplicaciones de telefonía basadas en reconocimiento automático de voz, aplicaciones en sistemas de transcripción automática, aplicaciones en sistemas multicanal, etc. En especial, aunque se han tenido en cuenta todos los tipos de ruido, se muestra especial interés en el estudio de las voces de fondo, principal fuente de error de la mayoría de los Detectores de Actividad en la actualidad. Las tareas llevadas a cabo poseen como punto de partida un Detector de Actividad basado en Modelos Ocultos de Markov, cuyo vector de características contiene dos componentes: la energía normalizada y la variación de la energía. Las aportaciones fundamentales de esta Tesis son las siguientes: 1.- Ampliación del vector de características de partida dotándole así de información espectral, 2.- Ajuste de los Modelos Ocultos de Markov al entorno y estudio de diferentes topologías y, finalmente, 3.-Estudio e inclusión de nuevas características, distintas de las del punto 1, para filtrar los pulsos de pronunciaciones que proceden de las voces de fondo. Los resultados de detección, teniendo en cuenta los tres puntos anteriores, muestran con creces los avances realizados y son significativamente mejores que los resultados obtenidos, bajo las mismas condiciones, con otros detectores de actividad de referencia.